AI 자동화의 한계 — 7개월을 태우고 알게 된 것 -

AI 자동화의 한계

정말 많은 사람들이 AI 자동화를 이야기한다.

이론적으로는 혹할 수밖에 없다.
AI가 만들고, AI가 올리고, 나는 잠만 자면 된다.
완벽한 그림이다.

맞다.

바로 이론이다.

그리고 이건 직접 부딪혀봐야만 알게 된다.

새로운 산업이 아니었다

이커머스, 유튜브, 온라인 수익화.
언뜻 보면 AI 자동화와 다른 이야기 같다.

그런데 따라가보면 일맥상통한다.

지금 우리가 알고 있는 AI 자동화의 대부분은
기존의 수익화 모델을
단지 AI를 통해 자동화로 옮겨놓은 것이다.

그런데 많은 사람들이
이걸 완전히 새로운 산업인 양 따라간다.

지난번에 이야기한 “강의 팔이”들 때문이다.

마치 금맥을 찾은 것처럼 홍보한다.
아무도 모르는 새로운 길인 것처럼.

직접 부딪혀봐야 알게 된다.
그건 새로운 길이 아니라
같은 길을 자동차로 달리는 것뿐이라는 걸.

그렇다고 AI가 별거 아니라는 건 아니다

AI가 실생활에 밀착해 온 것은 분명한 사실이다.

직장에서는 이미 AI로 작성된 보고서로
사람들이 설득되고 있다.
많은 앱들이 AI로 개발되고 실제로 쓰인다.

그게 반증이다.

문제는 AI를 어떻게 쓰느냐다.

분석에 강하고, 논리적이고,
그런데 아직 맥락은 잘 이해하지 못하는 이 천재를
우리는 어떻게 써야 할까.

7개월 만에 전략을 바꾼다

지금까지 나는 AI에게 시켰다.
“이거 만들어줘.”
“이 방향이 맞아?”

AI는 열심히 답했다.
나는 그 답을 따랐다.

7개월 동안 400만원을 태우고
이제 방식을 바꾸려 한다.

데이터와 분석과 논리는 AI가 한다.
그걸 가지고 사업화의 방향을 잡는 전략은 내가 한다.

지시하는 사람이 아니라
방향과 맥락을 정확히 짚어주는 사람이 되는 것.

30년간 전략기획을 했다.
그게 내가 가장 잘하는 일이다.
그런데 정작 그걸 AI에게 맡기고 있었다.

그래서 앱이다

첫 번째 방향은 앱이다.

앱의 발달로 사람들은 점점 더 편리해질 것이다.
그 시장 안으로 들어가보려 한다.

어깨너머로 배운 바이브 코딩이
그 역할을 해줄 것이다.

물론 만드는 게 끝이 아니다.

더 큰 일은 마케팅이다.

7개월 동안 뼈저리게 배운 것이 그거다.
만드는 건 AI가 해준다.
보게 만드는 건 아무도 안 해준다.

그 이야기는 다음에 다뤄보기로 하겠다.

너무 덥다.
에어컨이 필요한 계절이다.

그런데 오늘도 이 계절을 잊을 만큼
절실함으로 노트북 앞에 앉아 있다.